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Cajal Mavi Beyin: Beyin moleküler simülasyonu

El proyecto Mavi Beyin tiene por objetivo la moleküler düzeyde simülasyon beyin de los mamíferos. Bu ilk makale fikir ve projeye katılan ana aktörler özetlenen.

Bu girişim, Big Blue tarafından desteklenen (IBM) İspanya sözde somutlaşan Cajal Mavi Beyin (Bizim bilim adamı Santiago Ramón y Cajal onuruna).

Involucra a diferentes organismos como el Instituto Cajal o universidades como la UPM ( que coordina el proyecto y aporta su centro de supercomputación CesViMa para la simulación en su super ordenador Margerit), la URJC (responsabilizándose de desarrollar sistemas de visualización avanzados) , y Castilla-La Mancha.

A nivel internacional integra en la actualidad a investigadores de las universidades de Jerusalén, Reno (Nevada), Yale y Londres.

En la primera fase del proyecto se ha desarrollado un modelo que simula una columna cortical (que puede considerarse la menor unidad funcional del sistema superior) arasında neocortex de una rata.

El motivo de simular la columna cortical de la rata es puramente operativo; mientras en el ser humano en ese espacio de 2 milímetros de altura por 0.5 de diámetro se encuentran hasta 60.000 nöronlar, en el de la rata se reducen a 10.000 aportando una ventaja a la hora de simular el sistema.

La columna se encuentra estructurada en seis capas diferentes, en las cuales se encuentran diversos tipos de células que se conectan en la misma o diferente capa con otras mediante lo que se conoce por sinapsis neuronales. Se estima que pueden encontrarse unos 100 millones de interconexiones en este reducido espacio del cerebro del mamífero.

Como puede verse, computacionalmente es un problema de un orden de magnitud importante. Actualmente se trata de encontrar, gracias a esta experiencia, metodologías de análisis que permitan abordar en un futuro próximo el análisis de los microcircuitos cerebrales.

Estos microcircuitos o patrones de respuesta del cerebro servirán para conocer los mecanismos del mismo y, desde ese conocimiento encontrar soluciones para enfermedades así como nuevos paradigmas de programación de computadoras.

El proyecto se encuentra abierto a investigadores de diferentes disciplinas que lo aborden de forma transversal, aportando su saber en esta ardua tarea. Sólo como ejemplo se citan algunas áreas de actuación que se detectan inmediatamente.

  • Reconocimiento de imagen. A partir de imágenes obtenidas con diferentes técnicas (microscopia electrónica, confocal…) se obtienen secciones de muestras de tejido. La obtención y clasificación de las estructuras tridimensionales que representan se denomina segmentación.
  • Inteligencia artificial. La clasificación de las morfologías de las neuronas es una asignatura pendiente. Diferentes laboratorios obtienen geometrías de las neuronas con técnicas de contraste. Su clasificación basada en su forma y propiedades eléctricas y funcionales es otra área novedosa.
  • Ingeniería eléctrica. Determinar estructuras funcionales que se repiten para constituir circuitos neuronales es uno de los objetivos prioritarios del proyecto. Entender el funcionamiento de una columna cortical puede dar claves fundamentales para conocer el funcionamiento global.
  • Visualización científica. Manipular e interpretar el volumen de datos del proyecto es una tarea que exige el desarrollo de avanzadas aplicaciones que unan técnicas digitales de visualización de modelos geométricos y sistemas de grafos adaptados.

Hay más áreas implicadas que se pueden detallar más exhaustivamente, pero se escapa al objetivo de este artículo que pretende dar una visión rápida de los objetivos, dimensiones e interés del proyecto.

Aquí se pueden ver diferentes vídeos asociados al proyecto.

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“© Cajal Blue Brain – UPM / © Blue Brain Project – EPFL”

NEUROCIENCIA